チップレット、2.5D・3D実装、ウェーハレベルパッケージ、異種統合といった先端の半導体パッケージ技術は、次世代の電子システムを実現するうえで欠かせないものになっています。パッケージが複雑になるにつれ、エンジニアは高い歩留まり、信頼性、性能を保ちながら、熱、機械、電気、製造の難しい相互作用に対処しなければなりません。デバイスの微細化が進み、性能への要求が高まるなか、パッケージの設計と製造のすべての段階で、不確かさとばらつきの影響を理解することがますます重要になっています。
SmartUQは、パッケージのエンジニアが開発を加速し、製品の信頼性を高め、故障の根本原因を突き止め、製造プロセスを最適化するための、高度な機械学習、不確かさの定量化、統計解析のツールを提供します。シミュレーション、試験、製造のデータを組み合わせることで、設計サイクルの短縮、パッケージの性能向上、開発コストの削減を実現します。
半導体パッケージの開発部門では、Ansys Icepakなどの詳細な有限要素解析や熱解析を使って、先端パッケージのさまざまな設計案について、反り、熱応力、温度分布を評価しています。こうしたシミュレーションは貴重な知見をもたらしますが、計算コストが大きいため、開発中に評価できる設計案の数が限られます。
SmartUQの機械学習とサロゲートモデルの技術を使えば、比較的少ない回数のシミュレーション結果から、高精度な予測モデルを学習できます。こうしてできたエミュレーターは、元のシミュレーションのごく一部の計算リソースで、幅広い材料の選択、形状の構成、運転条件にわたってパッケージのふるまいをすばやく予測します。
得られたモデルを使えば、感度解析、不確かさ伝播、設計の最適化をはるかに効率よく行えます。パッケージの設計案をすばやく評価し、重要な設計パラメータを特定し、製造と運転のばらつきに伴う信頼性のリスクへの理解を深められます。
先端パッケージのメーカーは、ダイアタッチ、アンダーフィルの塗布、モールド、基板の組み立てといった、複数の複雑な組み立て工程で、品質管理とプロセスの一貫性を常に高めようとしています。製造や検査のデータは大量に集められますが、プロセスの設定、材料の状態、最終的なパッケージの品質のあいだの関係は複雑で、データの中に埋もれていることがあります。
SmartUQは、従来の統計手法と高度な機械学習モデルの両方を使って、製造と計測のデータを解析できます。これらのツールで、プロセスのパラメータ、環境条件、材料のばらつき、パッケージの欠陥のあいだにある、それまで知られていなかった関係を見つけ出せます。こうした関係を定量化することで、エンジニアは歩留まりの低下やプロセスのばらつきの原因をよりよく理解できます。
製造プロセスの予測モデルができれば、SmartUQの感度解析と最適化のツールを使って、最も重要なプロセス変数を特定し、よりよい運転ウィンドウを提案できます。これらのモデルによって、提案されたプロセス変更をすばやく評価し、根本原因の調査を速め、費用のかかる試行錯誤の実験を減らせます。
SmartUQは、実験計画法、データサンプリング、エミュレーションの手法、解析ツールを一通りそろえ、半導体産業のエンジニアの解析ニーズを支えます。半導体産業向けの解析について詳しくは、SmartUQのホワイトペーパーやウェビナーENをご覧ください。